sklearn.preprocessing库

sklearn.preprocessing是用于数据预处理的库，提供了一些常用的数据预处理方法和工具函数，包括数据标准化、归一化、缺失值处理、数据变换等。

其中常用的方法包括：

1. StandardScaler：标准化数据，将数据转换成均值为0、方差为1的正态分布。

2. MinMaxScaler：将数据缩放到指定范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。

3. MaxAbsScaler：将数据缩放到[-1,1]之间，同时保留数据的符号信息。

4. RobustScaler：鲁棒性标准化，对数据的异常值不敏感，适合在存在异常值的情况下进行标准化。

5. Imputer：缺失值处理，可以使用均值、中位数、众数等方法来填补缺失值。

6. PolynomialFeatures：多项式特征生成，可以将原始特征转换成高次特征，从而提高模型的复杂度。

7. FunctionTransformer：自定义数据变换函数，可以自定义函数来对数据进行变换。

除此之外，sklearn.preprocessing还提供了一些其他的数据预处理方法，如二值化、离散化、one-hot编码等。这些方法在不同的场景下可以帮助我们更好地处理数据，提高模型的性能。